es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Machine Learning with Python

Machine Learning with Python

Ir al canal en Telegram

Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning with Python

El canal Machine Learning with Python (@codeprogrammer) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 68 482 suscriptores, ocupando la posición 2 406 en la categoría Educación y el puesto 4 586 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 68 482 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -75, y en las últimas 24 horas de 7, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.38%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.57% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 314 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 073 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

Buy Ad
68 482
Suscriptores
+724 horas
-597 días
-7530 días
Archivo de publicaciones
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Did you know that you can chat with the popular AI ChatGPT right in your messenger? I wonder what it will tell you? Hopefully
Did you know that you can chat with the popular AI ChatGPT right in your messenger? I wonder what it will tell you? Hopefully, something better than what it told me 😂😂 Give it a try - @agi_chatbot

https://t.me/DataScience_Books Please share our channel

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Machine Learning Bookcamp (2021) ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By: @DataScience_Books - @DataScience4 - @EBooks2023

Machine Learning Bookcamp (2021) 👇👇👇👇👇
Machine Learning Bookcamp (2021) 👇👇👇👇👇

📚 How to Code in Python 3 (2023) 🔗 Download Link: https://file.lu/d/1Wa4 💬 Tags: #python ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By:
📚 How to Code in Python 3 (2023) 🔗 Download Link: https://file.lu/d/1Wa4 💬 Tags: #python ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By: @DataScience_Books - @DataScience4 - @EBooks2023

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/codeprogrammer 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

Need to add a timestamp to a file in Python 🐍? That's easy with the module datetime 🚀 Here's an example 👆 By: @CodeProgram
Need to add a timestamp to a file in Python 🐍? That's easy with the module datetime 🚀 Here's an example 👆 By: @CodeProgrammer ⭐️

Need to convert between different color systems such as RGB and HSV? #Python can do that with its `colorsys` library! 🐍
Need to convert between different color systems such as RGB and HSV? #Python can do that with its `colorsys` library! 🐍

Are you ready to revolutionize your earnings with the power of artificial intelligence? Look no further than 🤖@UnitedTelebot - the live project that's already generating significant profits for its users! 🤖 @UnitedTelebot - the live project generating over 👀540k€ euros in just 3 months! With 48k+ users insite @Unitedtelebot, a starting token price of 0.019€🔢 and a current price of 0.130€, it's the ultimate platform for earning up to 10% with AI trading bot inside your phone/pc👋. Join 🤖 @unitedtelebot and start earning today! Small .MOV intro Powered by a small team behind the TG platform🥳

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

شبكة عصبية تكرارية↩️ Recurrent neural network(RNN) غالبًا ما يرتبط إستخدام الشبكة العصبية التكرارية بالتعلم العميق وإستخدام المتسلسلات لتطوير نماذج تحاكي النشاط العصبي في الدماغ البشري فما هي🤔. هي نوع من الشبكات العصبية الإصطناعية المصممة للتعرف على النمط من تسلسل البيانات، مثل السلاسل الزمنية كالتعرف على الكلام، ترجمة الآلة وما إلى ذلك🤩. لفهم الشبكات التكرارية، أولاً يجب أن نفهم أساسيات الشبكة العصبية ذات تغذية أمامية🤨: تمت تسمية كل من هاتين الشبكتين، شبكة عصبية تكرارية و شبكة عصبية ذات تغذية أمامية على اسم الطريقة اللذان تنقلان بها المعلومات من خلال سلسلة من العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها على عقد الشبكة😲. أحدهما يغذي المعلومات مباشرة (لا تلمس نفس العقدة مرتين أبدًا)، بينما تقوم الأخرى بتدويرها عبر حلقة، والأخيرة هي ما تسمى بالتكرارية. من ناحية أخرى، تأخذ الشبكات التكرارية مدخلاتها، ليس فقط مثال الإدخال الحالي الذي تراه، ولكن كذلك ما رأته سابقًا في الوقت. يؤثر القرار التي توصلت إليه الشبكة العصبية التكرارية في الوقت ز-١ على قرار وصولها إلى لحظة واحدة في وقت لاحق ز🧐. لذا فإن الشبكات التكرارية لها مصدران للمدخلات، الحاضر والماضي القريب، واللذان يتحدان لتحديد كيفية استجابتهم للبيانات الجديدة، تمامًا كما نفعل في الحياة😯. أما الخطأ التي تولده سيعود عبر الانتشار العكسي ويستخدم لضبط الأوزان حتى لا يمكن للخطأ أن تقل أكثر بعدها !. تذكر أن الغرض من الشبكات التكرارية هو التصنيف الدقيق للمدخلات المتسلسلة. نحن نعتمد على الانتشار العكسي للخطأ والنزول الاشتقاقي للقيام بذلك🤔. المصادر : https://coursera.org/specializations/deep-learning https://en.m.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network #منقول

Did you know #Python includes a `calendar` library? 🐍📆 You can use it to output calendars like the Unix cal program Here's
Did you know #Python includes a `calendar` library? 🐍📆 You can use it to output calendars like the Unix cal program Here's an example 👆

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Do you want to learn how to earn $3,500 per month or more? Easily! To do this, you do not need to look for 2nd and 3rd work at all!) You will need:1️⃣ Desire to earn more;2️⃣ Mobile phone;3️⃣ A few hours of free time per week. I present to your attention the project https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl , in which there is no development ceiling. Your income depends directly on you. Everyone earns here! https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl , is already fulfilling his dream with his own brand. Are you ready to make your dreams come true? Then subscribe right now (link is active 24 hours)⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️ https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl

تنقيب_البيانات_وتعلم_الآلة_بدون_برمجة_د_علاء_طعيمة.pdf7.28 MB